2024-08-01  –  2027-07-31

579.775,90 EUR

Universität Kassel - Fachbereich 16 Elektrotechnik/Informatik - Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme, Kassel, Hessen

03EI4087B

Netzautomatisierung [EB1825]

01261797/1  –  KonSEnz

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI4)

Energie

Ziel des Projekts KonSEnz ist es, Methoden des kontinuierlichen, adaptiven Lernens sowie des 'Machine-Learning in Operation' zu kombinieren, um den wachsenden Anforderungen eines hochgradig datengetriebenen Energiesystems hinsichtlich Automatisierung, Skalierung und Resilienz im Betrieb gerecht zu werden. Für die intelligente Nutzung von Flexibilitäten durch neue Verbraucher, Erzeuger und Speicher steigen die Anforderungen an die operative Planung und somit an die Vorhersagbarkeit von immer mehr Komponenten und Akteuren im Energiesystem. Gleichzeitig erfordert die hohe Dynamik im System eine ständige Anpassung und Erweiterung von Planungs- und Prognosemodellen in Echtzeit. Die damit verbundenen Prozesse wie Modelltrainingsdurchgänge und -evaluationen müssen daher zwangsläufig durch hochgradig autonom arbeitende, rechnergestützte Verfahren zuverlässig und sicher übernommen werden. Das Teilprojekt der Universität Kassel fokussiert sich auf die Entwicklung von Algorithmen und Modellen mit Hilfe von Methoden des Maschinellen Lernens bzw. der Künstlichen Intelligenz. Schwerpunkte sind dabei Methoden des Transfer Learning und des Representation Learning zur erleichterten Wiederverwendung von erlerntem Wissen, Methoden der Selbst-Überwachung und der Self-Awareness in technischen Systemen, um den Bedarf der Modelladaption (z.B. für Prognosemodelle) durch das lernende System selbst festzustellen, sowie Methoden des kontinuierlichen Lernens im Hinblick auf eine Selbst-Reflexion, damit sich das lernende System an neue Gegebenheiten (z.B. neue Anlagen) anpassen und die erforderliche Performanz garantieren kann. Projektergebnis sind Implementierungen entsprechender Algorithmen und Modelle, die im Verbund mit Projektpartnern anhand von Use Cases für Windleistungsprognosen, Photovoltaikprognosen sowie Prognosen von vertikalen Leistungsflüssen an Transformatoren untersucht werden.